三相感应电机多传感器同步数据采集的全面故障诊断研究

本研究针对三相感应电机故障诊断难题，开发了基于振动、电压和电流多传感器同步采集的综合数据集。研究人员通过0.2 kW鼠笼式感应电机实验，模拟相位缺失和机械不对中等故障场景，采用50kHz高采样率获取实时数据。所构建数据集包含10个CSV文件，经随机森林分类器验证达到99.82%准确率，为实时故障诊断和预测性维护提供了重要资源。该研究首次实现电气与机械传感器数据的同步采集，填补了混合故障状态分析的空白。

　　

在现代工业体系中，三相感应电机堪称"工业心脏"，驱动着从压缩机到输送带等关键设备。然而这些看似坚固的"工业战士"实则面临着严峻的健康威胁——统计显示，30%-40%的电机故障源于定子绕组问题，而轴承故障更是机械故障中的"头号杀手"。更棘手的是，现实工况中机械与电气故障往往交织出现，如轴承损坏可能掩盖相位缺失导致的电流畸变，这种"复合型病症"使得传统单一传感器监测系统难以准确诊断。

现有数据集存在三大痛点：一是多数聚焦单一故障类型；二是缺乏电气与机械参数的同步采集；三是混合故障状态数据稀缺。正是这些诊断盲区，促使Kevin Thomas等跨国研究团队在《Scientific Data》发表了这项开创性工作。他们构建的"电机健康全景图谱"首次实现了振动、电压、电流信号的毫秒级同步，犹如为电机装上了"CT+心电图"联合检测系统。

研究团队采用四大核心技术：1）基于dSPACE平台的50kHz高精度同步采集系统，确保跨传感器数据时间对齐；2）人工诱导轴承外圈缺陷（SKF 6202-Z型）与相位缺失的复合故障模拟；3）涵盖空载、0.4/0.8 Nm负载、运行中突失相位等10种工况的系统实验设计；4）采用滑动窗口（1000样本/窗，步长500）的特征提取策略，构建含19,982样本的标准化数据集。

【实验设置】

研究选用0.2 kW 4极鼠笼式感应电机，配备四象限测功机实现精确负载控制。ADXL335三轴加速度计捕捉振动信号，隔离传感器模块监测电压电流。所有信号通过BNC接口接入dSPACE实现微秒级同步，这种"工业级神经中枢"设计确保能捕获20ms内的瞬态故障。

【数据记录】

数据集包含健康与故障电机各5种状态：正常运转、运行中突失相位、0.4/0.8Nm负载启动、单相启动等。特别值得注意的是，故障电机采用钻孔法在轴承外圈制造人工缺陷，这种"可控损伤"方法为轴承故障特征研究提供标准化基准。转速监测显示，健康电机空载转速1428 r/min，而故障电机同条件下降至1311 r/min，印证了机械损耗的影响。

【技术验证】

信号图谱揭示典型故障特征：健康电机启动时电流骤升5倍（图4B），而单相启动工况出现特征性"两相博弈"现象——缺失相电流归零（图8B），伴随振动幅值激增300%（图8A）。更精妙的是，0.8Nm负载下故障电机振动频谱出现2.5kHz特征峰（图12A），这正是轴承外圈故障频率（BPFO）的谐波表现。随机森林模型的99.82%准确率验证了该数据集在交叉故障识别上的优越性。

这项研究突破了传统故障诊断的三大局限：其一，50kHz采样率可捕获10μs级瞬态事件，比常规1kHz系统精细50倍；其二，首创"轴承损伤+相位缺失"的复合故障模拟，填补真实工况数据空白；其三，开发的标准化数据格式（10×1000维特征矩阵）可直接输入主流机器学习框架。该成果不仅为预测性维护提供基准数据集，其同步采集范式更可推广至其他旋转机械监测领域。正如研究者所言，这相当于为工业电机建立了"数字健康档案"，将故障诊断从"经验猜谜"升级为"数据判读"的新纪元。